{"id":4364,"date":"2022-06-04T19:02:31","date_gmt":"2022-06-05T03:02:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4364"},"modified":"2022-09-17T14:32:02","modified_gmt":"2022-09-17T22:32:02","slug":"what-is-data-transformation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/que-es-la-transformacion-de-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos? | Transformaci\u00f3n de datos 101"},"content":{"rendered":"

Transformaci\u00f3n de datos 101<\/h2>\n

A medida que el volumen de datos contin\u00faa creciendo, se abren infinitas oportunidades para que su empresa tome mejores decisiones y mejore sus resultados. Pero \u00bfc\u00f3mo puede aprovechar al m\u00e1ximo lo que sabe sobre su empresa, sus clientes y su competencia para que sea m\u00e1s accesible para todos en su empresa? La respuesta es... transformaci\u00f3n de datos<\/strong>En este art\u00edculo, analizaremos en detalle qu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos, su definici\u00f3n, beneficios y usos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos?<\/strong><\/h2>\n

Transformaci\u00f3n de datos<\/strong> Es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro en inform\u00e1tica. Es un aspecto fundamental de la mayor\u00eda de las integraciones de datos y gesti\u00f3n de datos<\/a><\/strong> tareas como la manipulaci\u00f3n de datos, almacenamiento de datos<\/a><\/strong>, integraci\u00f3n de datos e integraci\u00f3n de aplicaciones.<\/p>\n

\"\u00bfQu\u00e9

\u00bfQu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos?<\/p><\/div>\n

Puede ser simple o compleja, dependiendo de los cambios necesarios en los datos, entre los de origen y los de destino. La transformaci\u00f3n de datos suele realizarse mediante una combinaci\u00f3n de pasos manuales y autom\u00e1ticos. Las herramientas y t\u00e9cnicas utilizadas pueden variar considerablemente seg\u00fan el formato, la estructura, la complejidad y la cantidad de datos que se transformen.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se utiliza la transformaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n

El objetivo de la transformaci\u00f3n de datos es simple: extraer datos de la fuente, convertirlos a un formato utilizable y entregarlos al sistema de destino. La fase de extracci\u00f3n implica extraer datos de diferentes fuentes o ubicaciones a un repositorio central, por lo que los datos suelen existir en su formato original y no est\u00e1n disponibles para su uso.<\/p>\n

Para garantizar la disponibilidad de los datos extra\u00eddos, es necesario convertirlos al formato deseado mediante una serie de pasos. En algunos casos, tambi\u00e9n es necesario depurar los datos antes de la transformaci\u00f3n. Este paso corrige los valores faltantes y las inconsistencias en el conjunto de datos. El proceso de conversi\u00f3n de datos se divide en cinco etapas.<\/p>\n

1. Descubrimiento<\/h3>\n

El primer paso es identificar y comprender los datos en su formato original con la ayuda de herramientas de an\u00e1lisis de datos. Encuentre todas las fuentes y tipos de datos que deben convertirse. Este paso le ayudar\u00e1 a comprender c\u00f3mo debe transformar los datos para que se ajusten al formato deseado.<\/p>\n

2. Mapeo<\/h3>\n

La transformaci\u00f3n se planifica durante la fase de mapeo de datos. Esto implica identificar la estructura actual y las transformaciones necesarias, y luego mapear los datos para comprender c\u00f3mo se pueden modificar, unir o agregar campos individuales a un nivel b\u00e1sico.<\/p>\n

3. Generaci\u00f3n de c\u00f3digo<\/h3>\n

El c\u00f3digo necesario para ejecutar el proceso de transformaci\u00f3n se crea en este paso utilizando una plataforma o herramienta de transformaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

4. Ejecuci\u00f3n<\/h3>\n

Con la ayuda del c\u00f3digo, los datos se convierten finalmente al formato seleccionado. Estos datos se extraen de fuentes que van desde datos estructurados hasta streaming, desde telemetr\u00eda hasta archivos de registro. A continuaci\u00f3n, se transforman seg\u00fan lo planificado en la fase de mapeo, como la agregaci\u00f3n, la transformaci\u00f3n de formato o la fusi\u00f3n. Los datos transformados se env\u00edan al sistema de destino, que puede ser un conjunto de datos o un almac\u00e9n de datos.<\/p>\n

5. Revisi\u00f3n<\/h3>\n

Necesitamos evaluar los datos transformados para garantizar que la transformaci\u00f3n logre los resultados deseados en cuanto al formato. Tambi\u00e9n es importante tener en cuenta que no todos los datos necesitan ser transformados y, en ocasiones, pueden utilizarse tal cual.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los beneficios de la transformaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n

Los datos tienen el potencial de impactar directamente la eficiencia y los resultados de una organizaci\u00f3n. Desempe\u00f1an un papel importante para comprender el comportamiento del cliente, los procesos internos y las tendencias del sector. Si bien toda organizaci\u00f3n tiene la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos, el reto reside en garantizar su disponibilidad. El proceso de transformaci\u00f3n de datos permite a las organizaciones aprovechar los beneficios que estos ofrecen.<\/p>\n

1. Utilizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n

Si los datos se recopilan en un formato incorrecto, a menudo no se utilizan. Con las herramientas de transformaci\u00f3n, las organizaciones pueden finalmente aprovechar el verdadero potencial de los datos que acumulan, ya que el proceso de transformaci\u00f3n los estandariza y mejora su disponibilidad y accesibilidad.<\/p>\n

2. Consistencia de los datos<\/h3>\n

La recopilaci\u00f3n constante de datos de diversas fuentes agrava las inconsistencias en los metadatos, lo que dificulta enormemente su organizaci\u00f3n y comprensi\u00f3n. Sin embargo, la transformaci\u00f3n de datos facilita la comprensi\u00f3n y la organizaci\u00f3n de los conjuntos de datos.<\/p>\n

3. Better Data Quality<\/a><\/h3>\n

El proceso de transformaci\u00f3n tambi\u00e9n mejora la calidad de los datos, que luego pueden utilizarse para capturar inteligencia empresarial.<\/p>\n

4. Compatibilidad entre plataformas<\/h3>\n

La transformaci\u00f3n de datos tambi\u00e9n admite la compatibilidad entre tipos de datos, aplicaciones y sistemas.<\/p>\n

5. Mayor velocidad de acceso a los datos<\/h3>\n

Es m\u00e1s r\u00e1pido y sencillo recuperar datos que se han convertido a un formato estandarizado.<\/p>\n

6. Perspectivas y predicciones m\u00e1s precisas<\/h3>\n

El proceso de transformaci\u00f3n genera un modelo de datos, que posteriormente se transforma en m\u00e9tricas, paneles e informes que permiten a la organizaci\u00f3n alcanzar objetivos espec\u00edficos. Las m\u00e9tricas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) ayudan a las empresas a cuantificar su trabajo y analizar su progreso.<\/p>\n

Desaf\u00edos de la transformaci\u00f3n de datos<\/h2>\n

Debido a todos los beneficios que ofrece la transformaci\u00f3n de datos, las organizaciones la consideran esencial. Sin embargo, tambi\u00e9n presenta algunos desaf\u00edos:<\/p>\n

1. Alto costo de implementaci\u00f3n<\/h3>\n

The process of data conversion is often expensive. The cost of a solution depends on the infrastructure, software, and tools used, and is often higher given the additional resources that need to be hired, the computing resources, and the licensing of the tools used.<\/p>\n

2. Uso intensivo de recursos<\/h3>\n

El proceso de transformaci\u00f3n requiere muchos recursos. Al realizar transformaciones en un almac\u00e9n de datos local, existe una enorme carga computacional que ralentiza otras operaciones. Sin embargo, al utilizar almacenes de datos en la nube, esto no supone un problema, ya que la plataforma puede escalar f\u00e1cilmente. Adem\u00e1s, es importante se\u00f1alar que la transformaci\u00f3n de datos tambi\u00e9n requiere la experiencia del cient\u00edfico de datos<\/strong><\/a>, lo que puede resultar costoso y distraer de otras tareas.<\/p>\n

3. Errores e inconsistencias<\/h3>\n

Si el operador no cuenta con la experiencia adecuada, pueden surgir muchos problemas durante el proceso de conversi\u00f3n que pueden afectar el resultado final. Se corre el riesgo de una transformaci\u00f3n incorrecta que genere datos err\u00f3neos o de una migraci\u00f3n que genere datos fallidos y corruptos.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Gracias por leer nuestro art\u00edculo. Esperamos que le ayude a comprender mejor la transformaci\u00f3n de datos. Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu<\/a><\/strong> Para m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n

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